2025. 11. 29 Saturday 한 달 내내 풀지 못했던 에러를 해결했다.!너무너무너무 기뻤다. .·⋆(⌒_⌒)⋆·. 오랜만에 느껴본 코딩(디버깅)의 맛 .막막하고 어려운 문제도 step by step으로생각해보면, 찬찬히 해결할 수 있다 ! * dpu-diag- 총 2546개 DPU, 350Mhz를 확인할 수 있다. - perfcounter_get 로 가져온 cycle을 ms로 표현할 때, 정확한 hz가 필요하다. * Cycles 선형 증가 해결 - perfcounter_config(COUNT_CYCLES, true); - 초기화 구문 추가로, head 별 cycle 에러 해결 * DPU 내부 float 연산 제거 - 구조체 정의 변경, PIM 성능 향상 + TILE_ROWS 최적값..

2025. 10. 29. Wednesday

1. history of blockchain - The Genesis Block of Bitcoin - Genesis block = 블록체인 최초의 0번 블록 : 사토시나카모토, 중앙은행, 정부의 무능으로부터 자유로운 탈중앙화 화폐 - “The Times 03/Jan/2009 Chancellor on brink of second bailout for banks.” 2. Blockchain Technologies * 합의 모델 : 분산 컴퓨팅에서의 고전적 문제- faulty = 나쁜놈, 이상한 놈이 섞인 환경 -> 어떻게 합의(같은 값)에 도달? - 비잔틴 장군의 문제 = 2/3 이상의 장군들 충성 -> N >= 3f + 1 - PBFT (Practical Byzan..

2025. 10. 29. Wednesday 📌 TODOLIST - quantization 적용 더 알아보기 (float -> int) - dpu 2nd tasklet error debugging - embedding 차원 조절하기 (tasklet >= 16)

2025. 10. 11. SaturdayUPMEM Official Example Review

2025. 10. 10. Friday다음주 랩미팅 준비: Code Review · 구현 📌 참고자료 - UPMEM SDK: https://sdk.upmem.com/stable/030_DPURuntimeService_Tasklets.html- UPMEM Naive-GEMM: https://github.com/hhessammheidary/UPMEM-GEMM 📌 TODOLIST- UPMEM Checksum example Code Review- PIM Embedding Lookup(Python Wrapper) - MHA Implementation

2025. 10. 01. 수요일

2025. 09. 30. 화요일

UPMEM Hello World! Examplehttps://sdk.upmem.com/stable/02_HelloWorld.html Hello World! Example — UPMEM DPU SDK 2025.1.0 Documentation© Copyright 2015-2024, UPMEM SAS - All rights reserved.sdk.upmem.com 0. UPMEM SDK 설치하기 https://sdk.upmem.com UPMEM DPU SDKUPMEM SDK The Software Development Kit for programming and using the DPU provided by the UPMEM Acceleration platform.sdk.upmem.com tar -..

PAPI: Exploiting Dynamic Parallelism in Large Language Model Decoding with a Processing-In-Memory-Enabled Computing Systemhttps://arxiv.org/abs/2502.15470 PAPI: Exploiting Dynamic Parallelism in Large Language Model Decoding with a Processing-In-Memory-Enabled Computing SystemLarge language models (LLMs) are widely used for natural language understanding and text generation. An LLM model relies ..